Machine learning Interview

Вайбкодер фиксит баги 😂

🔥 Python + AI без игрушечных демок. Курс для тех, кто хочет собирать рабочие системы. Stepik: «Python современный AI для разработчика и автоматизации задач» 63 урока, 382 шага, практика с кодом и автопроверкой. Внутри: RAG, tool calling, агенты, evals, MCP, Ollama, vLLM, pgvector + HNSW, безопасный text-to-SQL, prompt injection, кэш, очереди и sandbox для агентного кода. Плюс реальные автоматизации: почта, отчёты, боты, вебхуки и браузерные сценарии. Для тех, кто уже знает Python и хочет перейти к production AI. ⏳ 72 часа скидка 55% https://stepik.org/a/295921

Вайбкодерам должно быть стыдно)

Автор `uv` пришёл в OpenAI и сразу ускорил запуск Codex CLI примерно в 25 раз Астрэл-гуру Rust, стоящий за одним из самых быстрых Python-инструментов uv, после присоединения к OpenAI взялся за производительность Codex CLI. Результат - время холодного старта сократилось примерно в 25 раз. На практике разница ощущается сразу: Codex теперь открывается практически мгновенно и субъективно стартует даже быстрее Pi и Claude Code. Если CLI запускается десятки раз в день, даже несколько сотен миллисекунд быстро превращаются в раздражение. https://x.com/Machinelearrn/status/2091103150014935526 @rust_code

OpenAI обновила цены API Для короткого контекста за 1 млн токенов: — GPT-5.6 Sol: $4 input / $20 output — GPT-5.6 Terra: $2 / $12 — GPT-5.6 Luna: $0.20 / $1.20 То есть Luna по output примерно в 17 раз дешевле Sol. Для длинного контекста цены выше: Sol — $8/$30, Terra — $4/$18, Luna — $0.40/$1.80. При этом cached input стоит в 10 раз дешевле обычного input. Отдельно появился gpt-5.6-cyber: $12.50 за input и $75 за output на 1 млн токенов — специализированная модель для security-задач. А web search стоит $10 за 1000 вызовов, контейнер с 1 GB памяти - $0.03 за 20 минут. https://developers.openai.com/api/docs/pricing

OpenCode появилась загадочная модель Ox Alpha - и первые тесты выглядят очень хорошо Новая stealth-модель Ox Alpha уже появилась у пользователей OpenCode, но её происхождение пока официально не раскрыто. В одном из первых небольших прогонов на 10 сложных DeepSWE-задачах ей приписывают около 80% успешных решений - выше Fable 5, GLM-5.3, Grok 4.6 и GPT-5.6 Sol в том же мини-тесте. Важно не путать это с официальным DeepSWE leaderboard: полный бенчмарк содержит 113 задач, и публичного полноценного результата Ox Alpha пока нет. Сам DeepSWE сейчас возглавляют frontier-модели примерно в районе 70+% pass@1. По сообщениям пользователей, Ox Alpha также идёт с большим контекстом и сейчас доступна бесплатно/в промо-режиме, поэтому её активно гоняют на coding и agentic-задачах. В сообществе уже подозревают, что под капотом может скрываться одна из новых китайских моделей, но это пока лишь догадки. https://x.com/opencode/status/2090544355824038300

Scaling AI уже не сводится к «давайте добавим ещё параметров» Основатель Zhipu Тан Цзе хорошо сформулировал, куда движется масштабирование моделей. Вопрос «сколько параметров?» становится всё менее полезным сам по себе. Теперь у scaling есть несколько независимых рычагов: — число параметров — объём данных — compute на один forward pass — post-training и RL И следующий прирост качества может выгоднее получить не увеличением модели, а, например, более долгим post-training. По мысли Тан Цзе, общий размер модели важен до определённого порога — условно, пока ей хватает ёмкости «держать мир». Дальше больше пользы может давать увеличение эффективной глубины вычисления и особенно post-training. GLM-5.3 — практический пример этой идеи: та же базовая архитектура и те же параметры, что у GLM-5.2, но ещё месяц long-horizon environments и RL.

Из письма инвесторам Stripe после покупки OpenRouter утекли очень любопытные цифры По данным письма, потребление токенов в OpenRouter с начала года растёт примерно на 9% каждую неделю. Но ещё интереснее формулировки самой Stripe. В компании пишут, что считают 1 января началом «сингулярности» и с тех пор строят работу исходя из этого сценария. Отдельный тезис: AI-агенты уже близки к тому, чтобы стать самостоятельными экономическими участниками, которые будут покупать сервисы, выполнять работу и совершать транзакции без постоянного участия человека. Stripe смотрит ещё дальше и прямо рассуждает о мировой экономике объёмом в квадриллионы долларов. Сегодня через Stripe уже проходят потоки, эквивалентные почти 2% мирового ВВП, а платформой пользуются более 5 млн компаний.

⚡️ Как прошел KDD На прошлой неделе прошла одна из ключевых конференций в области ML, и AI VK Research привезла туда две работы по рекомендательным системам. Темы довольно показательные. Первая: как оптимизировать retrieval не под следующий клик, а под поведение пользователя в рамках всей сессии. Вторая: как использовать MDP с матричной факторизацией для candidate generation. То есть обе работы так или иначе про одну большую проблему: как сделать классическую рекомендательную систему не просто хорошей в предсказании следующего действия, а более эффективной на длинном горизонте. Исследователи AI VK Research собрали репортаж прямо с KDD: что обсуждали на конференции, какие тренды заметны сейчас в recsys и как проходила презентация исследований команды.

⚡️ Harness Engineering - полный курс на русском Как заставить AI-агента писать код надёжно. Не «какую модель выбрать», а как спроектировать вокруг неё рабочую систему: инструкции, инструменты, среду, состояние и верификацию. Курс - от нуля до продвинутых тем: теоретическая база из 11 блоков, 14 модулей, 8 практических проектов, 14 лабораторных работ, диагностический протокол «как починить агента», библиотека готовых шаблонов, карта инструментов, 40 приёмов и каталог антипаттернов. Главный тезис курса: способность модели и надёжность исполнения - это две разные вещи. Одна и та же модель в «голой» среде и в среде с продуманным harness даёт качественно разные результаты. Апгрейд модели - это самый дорогой и обычно не самый эффективный способ починить агента. https://github.com/justxor/Harness_ru

⚡️ Harness Engineering - полный курс на русском Как заставить AI-агента писать код надёжно. Не «какую модель выбрать», а как спроектировать вокруг неё рабочую систему: инструкции, инструменты, среду, состояние и верификацию. Курс - от нуля до продвинутых тем: теоретическая база из 11 блоков, 14 модулей, 8 практических проектов, 14 лабораторных работ, диагностический протокол «как починить агента», библиотека готовых шаблонов, карта инструментов, 40 приёмов и каталог антипаттернов. Главный тезис курса: способность модели и надёжность исполнения - это две разные вещи. Одна и та же модель в «голой» среде и в среде с продуманным harness даёт качественно разные результаты. Апгрейд модели - это самый дорогой и обычно не самый эффективный способ починить агента. https://github.com/justxor/Harness_ru

☁️☁️☁️☁️☁️☁️☁️ Yandex Cloud 24 сентября проведёт флагманскую конференцию в Москве — Yandex Scale 2026.

🎨🎨🎨🎨🎨🎨🎨🎨🎨🎨 🎨🎨🎨🎨🎨🎨🎨🎨🎨🎨 🎨🎨🎨🎨🎨🎨🎨🎨🎨 В программе четыре продуктовых трека — AI, Data, Security и Hybrid Infrastructure & DevOps, — и отдельный углублённый технологический трек DeepTech, который пройдёт только онлайн. В треке AI откроем программу докладом о том, как развиваются платформы для создания ИИ-агентов и рынок GenAI и что такое Agentic OS. Разберём подходы к глубокой аналитике коммуникаций, которая позволяет быстро перейти к ценным бизнес‑инсайтам. А ещё покажем, каким становится голосовой агент, когда перестаёт просто зачитывать текст и начинает вести настоящий диалог — с новым Realtime API и подключением к телефонии.

🎨🎨🎨🎨🎨🎨🎨🎨🎨🎨 🎨🎨🎨🎨🎨🎨🎨🎨🎨🎨 🎨🎨🎨🎨🎨🎨🎨🎨🎨 Отдельно пройдут воркшопы по AI. Покажем, как за час собрать своего кодинг-агента для анализа данных на базе Yandex AI Studio. Научим собирать ИИ-агента без единой строки кода — от идеи до публикации в веб-виджете или популярных мессенджерах. Разберём, как ИИ-агент Нейроаналитик в DataLens считает чарты, анализирует дашборды и подключается к внешним LLM через MCP. И познакомим с аналитикой каналов коммуникации в Yandex SpeechSense — от шаблонов под сценарии до готовых тегов и отчётов.

🎨🎨🎨🎨🎨🎨🎨🎨🎨🎨 🎨🎨🎨🎨🎨🎨🎨🎨🎨🎨 Помимо докладов, будут демозоны, питчинг решений, IT-квест и мерч. В онлайн-студии в это время — розыгрыши призов и секретный гость.

Полную программу можно посмотреть на сайте — там же можно и зарегистрироваться, участие бесплатное!

⚡️ Liquid AI выжала почти BF16-качество из 4-битных моделей Компания выпустила новые Q4_0-чекпоинты для LFM2.5-230M, 350M, 1.2B и 2.6B, обученные через Quantization-Aware Distillation. Суть QAD простая: высокоточная модель выступает учителем для уже квантованной 4-битной версии. В итоге сохраняются низкое потребление памяти и высокая скорость Q4_0, но заметно возвращается качество, потерянное после обычной квантизации. По тестам Liquid AI новые модели сохраняют примерно 96,5–97,4% качества BF16. Для младших моделей QAD закрывает больше 70% разрыва между обычным Q4_0 и BF16. При этом скорость инференса остается на уровне обычного Q4_0, потому что формат GGUF, layout тензоров и runtime не меняются. Тестировали в том числе на MacBook Pro с M5 Max, Galaxy S26 Ultra и Raspberry Pi 5. https://liquid.ai/blog/qad

Qwen3.8-27B-Uncensored теперь доступна почти под любое железо. Семейство сборок закрыли полностью: FP8, GGUF, MLX и BF16 в полной точности. То есть модель можно запускать на GPU, Apple Silicon или локально через популярные рантаймы для GGUF, просто выбрав подходящую квантизацию под своё железо и объём памяти. Для тех, кому не хочется поднимать модель самостоятельно, есть и готовый API через OrcaRouter. BF16: https://huggingface.co/orcarouter/Qwen3.8-27B-Uncensored API: https://orcarouter.ai/models/obsidian/qwen3.8-27b

Как будут развиваться технологии искусственного интеллекта в ближайшие годы? Какие исследовательские идеи уже превращаются в работающие продукты? С какими задачами сегодня сталкиваются AI-команды? 17 сентября в Москве пройдёт AI R&D DAY — конференция для исследователей, разработчиков, руководителей R&D-команд и специалистов, которые создают и внедряют передовые решения на основе искусственного интеллекта. В центре программы — NextGenAI, проект, который исследует новые вызовы и формирует образ будущего ИИ. Вас ждут 22 доклада в рамках двух треков. Поговорим о: -новых подходах к созданию и обучению моделей; -системах, которые одновременно работают с текстом, изображениями, звуком и другими типами данных; -развитии голосовых технологий; -оценке качества AI-решений; -внедрении технологий в реальные продукты. Участие бесплатное, места ограничены. 17 сентября — Москва (очно) и онлайн. Регистрируйтесь #реклама О рекламодателе

🚀 DeepSeek V4 Pro внезапно стал заметно сильнее - без переобучения модели К DeepSeek V4 Pro 0813 подключили harness под названием J-Space, который снижает ошибки в длинных цепочках reasoning и tool use. По опубликованным результатам прирост местами очень серьёзный: * Terminal Bench: 87.9 → 90.1 * NL2Repo: 61.5 → 73.4 * CyberGym: 83.3 → 86.8 * DeepSWE: 62.7 → 72.0 * Toolathlon: 74.1 → 79.5 В ряде agentic/coding тестов такая связка якобы обходит даже Fable 5 и Opus 4.8. https://github.com/Tiger3807861189/DeepSeek-V4-J-Space-Capability-Realization-Report

Айтишникам не нужно сидеть в универе четыре года. Двух вполне достаточно, считает Сэм Альтман. На встрече с тех-стажёрами глава OpenAI вспомнил, что сам проучился в Стэнфорде всего два года, и назвал этот срок почти оптимальным. По его мнению, после этого отдача от классического университетского образования начинает заметно снижаться. Альтман также отметил, что знает много людей, которые вообще не окончили колледж, но при этом построили очень успешную карьеру. Звучит красиво, хотя здесь сложно не вспомнить про ошибку выжившего: истории тех, кто бросил университет и стал миллиардером, мы знаем отлично. Истории тех, кому такой сценарий не помог, обычно никто не цитирует. Интереснее другое: сколько инженеров в самой OpenAI действительно работают без законченного высшего образования.

🚀 DeepSeek Harness набрал 122K+ звёзд на GitHub всего за 3 дня и стал одним из самых быстрорастущих репозиториев в истории платформы. Это не просто ещё один coding agent. Harness сделан как оркестрационный слой, где почти всё можно заменить плагином: • модель • shell • редактирование файлов • web search • skills • storage • sessions • reasoning effort • permission scope • UI • scheduling Конфигурация собирается через YAML, а сам Harness запускается локально как web-приложение. sub-agents можно подключить Claude Code, Codex или другие агенты как плагины и отправлять разные подзадачи туда, где они решаются лучше. MIT-лицензия позволяет вообще не использовать API DeepSeek: можно подключить другого провайдера или собственную локальную модель. Практически одновременно с релизом Harness DeepSeek подняла цену cache-hit input примерно в 6–12 раз. А именно cached input особенно активно расходуют агентные циклы: каждый новый шаг снова тащит system prompt, историю и накопленный контекст. То есть компания выпускает фреймворк, который делает агентные циклы массовыми, и в ту же неделю заметно повышает цену именно на тот тип токенов, который такие циклы потребляют больше всего. https://github.com/deepseek-ai/deepseek-harness

✔️ OpenAI заменила Chronicle на Computer History в десктопной версии ChatGPT В десктопном ChatGPT вместо Chronicle заработала Computer History. Прежний механизм собирал контекст скриншотами экрана, новый пишет журнал действий - клики, ввод текста, шорткаты, переключение окон. События складываются в единую хронологию и лежат локально. Сбор по умолчанию выключен. В настройках приватности можно вывести из-под наблюдения отдельные приложения и сайты. Разобрав журнал, ChatGPT замечает повторяющиеся действия и предлагает собрать под них сценарий для рутинной задачи. На тот же журнал опираются ответы ChatGPT и Codex - их можно спросить, например, как правился конкретный файл. Computer History работает на macOS у подписчиков Pro, Business и Enterprise. chatgpt.com ✔️ Claude Code научился возобновлять генерацию после сброса лимитов Если генерация обрывается на лимите сообщений, теперь можно включить ожидание вместо перезапуска. Когда квота обновится, Claude Code подхватит контекст и продолжит с места остановки. Раньше прерванную задачу приходилось поднимать руками - жать Try again или отправлять команду заново. ClaudeDevs в X ✔️ X открыла код алгоритма рекомендаций Соцсеть выложила на GitHub расширенную версию кода, который собирает ленту For You. Кодовая база выросла - добавились конфигурации моделей, внутренние фильтры и веса сигналов в основном движке ранжирования. Закрытыми остались только антиспам-модули на Grok - чтобы владельцы ботнетов не разобрали их и не научились обходить. В настройках Х появился инструмент Under the Hood, который выгружает JSON со статистикой аккаунта. В файле видно, какие системные метки система навесила на профиль и отдельные посты за последний месяц, - по ним можно понять, не попал ли аккаунт под ограничения. JSON вместе со ссылкой на репозиторий можно скормить сторонней модели и разобраться, почему просели охваты. Пока выгрузка работает в пилоте - аккаунт должен быть старше года и выпускать хотя бы десять постов в месяц. X Open Source ✔️ В Калифорнии школьники будут советовать властям, что делать с ИИ Губернатор штата объявил о создании консультативного совета из 20 старшеклассников, который будет участвовать в разработке правил в сфере ИИ. Первая группа уже обсуждает с чиновниками, как внедрять генеративные модели в школы, как защищаться от дипфейков и где проходят этические границы ИИ. Осенью откроется набор новых участников. На весну 2027 года намечена отдельная программа, где подростков научат запускать собственные проекты в цифровой среде. Калифорния стала вторым штатом с молодежным советом по ИИ - такой же с 2025 года работает в Нью-Йорке. gov.ca.gov ✔️ Bank of China начал кредитовать разработчиков под расход токенов Один из четырех крупнейших госбанков Китая запустил программу Computing Power Token Loan. ИИ-разработчикам дают до 30 млн юаней (около 4 млн долларов) на срок до трех лет. Залог не нужен - вместо него банк смотрит на расход токенов, стоимость контрактов на вычисления и выручку от ИИ-продуктов. Аналитики настроены скептически по двум причинам. Во-первых, расход токенов показывает, насколько активно компания работает, но ничего не говорит о том, зарабатывает ли она. Во-вторых, метрику легко накрутить лишними вызовами API, чтобы поднять себе лимит. Чтобы это отслеживать, нужен независимый аудит логов потребления, а таких площадок пока нет. cls.cn @ai_machinelearning_big_data #news #ai #ml

🔥 Kimi K3 на 2,78 ТРИЛЛИОНА параметров запустили на CPU с 8 ГБ RAM. Без GPU, BLAS и фреймворков Проект kimi-k3-in-c реализует inference Kimi K3 практически с нуля на portable C99. Чекпоинт модели занимает 1,56 ТБ, но пик RAM при запуске составил всего 8,24 ГБ. Фокус в MoE и стриминге весов. Из 896 экспертов на токен выбираются только 16, а остальные веса не обязаны постоянно лежать в оперативной памяти. Огромная часть модели читается прямо с диска, поверх этого работает LRU-кэш экспертов. Цена такого трюка очевидна: скорость. При 8 ГБ RAM автор получил около 26,5 секунды на токен, при 64 ГБ уже 19,8 секунды, а на машине с 128+ ГБ, где нужные данные помещаются в память, около 5,6 секунды. Получается любопытная смена ограничения: гигантскую MoE уже можно заставить работать без серверной фермы. Вопрос теперь скорее в том, сколько диска и времени на токен вы готовы отдать за такой inference. github.com/FareedKhan-dev/kimi-k3-in-c #AI #Kimi #LLM #C #LocalAI